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Enregistrement W2626708249 · doi:10.1039/c7nr01889d

Selective protein transport through ultra-thin suspended reduced graphene oxide nanopores

2017· article· en· W2626708249 sur OpenAlexaff
Dae-Sik Lee, Seokhan Park, Yong Duk Han, Jae Eun Lee, Hu Young Jeong, Hyun C. Yoon, Moon Yeon Jung, Sang Ouk Kim, Sung‐Yool Choi

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneNanoporeNanoporousOxideMaterials scienceNanotechnologyMembraneChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nanoporous free-standing graphene membrane is of great interest in high performance separation technology. In particular, the separation of biological molecules with similar sizes is one of the key challenges in the purification of biomaterials. Here, we report a reliable, cost-effective, and facile method for the fabrication of a graphene-based nanosieve and its application in the separation of similar-size proteins. A suspended reduced graphene oxide (rGO) nanosieve with ultra-thin, large-area, well-ordered, and dense 15 nm-sized pores was fabricated using block copolymer (BCP) lithography. The fabricated 5 nm-ultrathin nanosieve with an area of 200 μm × 200 μm (an ultra-high aspect ratio of ∼40 000) endured pressure up to 1 atm, and effectively separated hemoglobin (Hb) from a mixture of hemoglobin and immunoglobulin G (IgG), the common proteins in human blood, in a highly selective and rapid manner. The use of the suspended rGO nanosieve is expected to provide a simple and manufacturable platform for practical biomolecule separation offering high selectivity and a large throughput.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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